单目结构光三维重建直接标定相位和三维坐标

单目结构光三维重建直接标定相位和三维坐标

单目结构光三维重建

基于结构光的重建包括了双目三维重建和单目三维重建，双目的重建方法主要采用双目立体视觉算法来匹配两幅图片的相位信息，可以参考我的多频外差双目重建，这里不做介绍了。主要还是介绍下我做的单目三维重建，当然结构光采用的方法还是基于多频外差的方法。传统的单目算法是将投影仪设备当做一个反向相机来处理的，其实质还是双目的立体匹配方法。这种方法缺点是投影仪的畸变大精度不高，而且标定过程也比较麻烦，还要从投影仪里面投射一幅标定还真实的标定放在一起，对于有点强迫症的我还是不想做这种。如是查了下原来还有更方便的方法，那就是直接标定相位和三维坐标的关系，如图-1。这种方法简直不要太方便了，而且表面上流程跟双目差不多，对于我一直做双目的人就想偷下懒。

图-1相位与三维关系

图-2 相机坐标系
具体的流程是：

       1：相机内参的标定，还是使用基于opencv的平板标定法，标定好内参和畸变系数就可以了；2：相位的标定，就是将标定板在视场中摆放几个不同的位置（>5吧）3：将所有的三维点和相机值代入上式，求取参数即可。4：有了相机内参和标定相位与三维关系参数，就可以根据成像模型就行三维重建了。

实验过程：采集了两个物体，右边是标准求做精度测试的

从实验的效果来看，基本上算是完成了，用标准球测试的结果是40cm左右的测量距离，130W相机，精度在0.05mm。